Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4729
Main Title: Modulation of perceptual brain processes through learning and attention
Translated Title: Modulation von perzeptuellen Gehirnprozessen durch Lernen und Aufmerksamkeit
Author(s): Guggenmos, Matthias
Advisor(s): Sterzer, Philipp
Obermayer, Klaus
Haynes, John-Dylan
Referee(s): Sterzer, Philipp
Obermayer, Klaus
Pollmann, Stefan
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik
Type: Doctoral Thesis
Language: English
Language Code: en
Abstract: Um sich den Gegebenheiten einer dynamischen Umwelt anzupassen benötigt das Gehirn Mechanismen, die eigene Wahrnehmung zu verändern und zu verbessern. Die vorliegende Dissertation untersucht zwei solcher Mechanismen – perzeptuelles Lernen und Aufmerksamkeit. Während perzeptuelles Lernen ein langwieriger Prozess ist, der zu langanhaltenden Wahrnehmungsveränderungen führt, beeinflusst Aufmerksamkeit die Wahrnehmung instantan und vorrübergehend. Das Ziel dieser Dissertation liegt in einer Erweiterung des Verständnisses der neuronalen Grundlagen dieser beiden Mechanismen. Die ersten beiden Studien befassten sich mit neuronalen Mechanismen zur Unterstützung von Objektwahrnehmung, sowohl durch perzeptuelles Lernen (Studie 1), als auch durch Aufmerksamkeit (Studie 2). In Studie 1 wurde mithilfe von funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) die neuronale Basis von Objekterkennung unter erschwerten Sichtbarkeitsbedingungen untersucht. Als zentraler Befund zeigte sich, dass perzeptuelles Lernen von Objekterkennung zu einer verstärkten Antwort des Hippocampus auf trainierte Objektkategorien führte. Dieser Befund wies Übereinstimmung mit einem kürzlich postulierten Mustervervollständigungssignal im Hippocampus auf, welches Grundlage der Wahrnehmungsverbesserung sein könnte. In Studie 2 wurden mithilfe von fMRT die Effekte von Aufmerksamkeit auf Objektrepräsentationen im höheren visuellen Kortex untersucht. Es konnte nachgewiesen werden, dass Aufmerksamkeit zu einer verbesserten Enkodierung von Objekten führte. Dabei waren neuronale Objektrepräsentationen durch Aufmerksamkeit nicht nur informativer bezüglich der präsentierten Objekte, sondern auch besser reproduzierbar bei wiederholten Objektpräsentationen. Dagegen zeigten sich keine qualitativen Unterschiede hinsichtlich des Formats der Objektkodierung in Abhängigkeit von Aufmerksamkeit. Die dritte und vierte Studie befassten sich mit der Rolle von selbsterzeugten neuronalen Feedbacksignalen bei perzeptuellem Lernen. In Studie 3 wurde mithilfe eines somatosensorischen Mismatchparadigmas und Elektroenzephalographie (EEG) nach neuronaler Evidenz für „Bayesianisches perzeptuelles Lernen“ gesucht, demzufolge perzeptuelles Lernen der Verbesserung eines internen Modells sensorischer Signale entspricht. Tatsächlich zeigte sich im somatosensorischen und cingulären Kortex eine Übereinstimmung von EEG-Signalen mit Bayesian Surprise, einem Marker von Bayesianischem perzeptuellem Lernen. In Studie 4 wurde schließlich mithilfe von fMRT untersucht, auf welche Weise das Gehirn perzeptuelle Sensitivität ohne externes Feedback verbessert. Eine Korrelation von Gehirnsignalen mit Vorhersagen eines neuartigen Lernmodells, beruhend auf internem konfidenzbasiertem Feedback, zeigte eine Beteiligung von Gehirnstrukturen (ventrales Striatum und ventrales Tegmentum), die zuvor primär mit externem Feedback in Verbindung gebracht wurden. Zusammenfassend konstatieren die Ergebnisse dieser Dissertation neuronale Evidenz für eine wichtige Rolle von selbsterzeugten Modulations- und Feedbacksignalen bei Wahrnehmungsverbesserungen: (i) ein Mustervervollständigungssignal im Hippocampus, (ii) top-down Modulation durch Aufmerksamkeit im höheren visuellen Kortex, (iii) ein Bayesian-Surprise-Signal im somatosensorischen und cingulären Kortex, und (iv) ein konfidenzbasiertes Feedbacksignal im ventralen Striatum und ventralen Tegmentum.
To cope with the challenges and affordances in a dynamic environment, the brain needs mechanisms to adapt and improve perception. The present thesis addresses two such mechanisms—perceptual learning and attention. Whereas perceptual learning is known to be a slow process leading to stable and long-lasting changes in perception, attention affects perception instantaneously and transiently. The aim of this thesis is to contribute to a better understanding of the neural basis of these two mechanisms. The first two studies investigated neural mechanisms underlying improvements in object perception, both through perceptual learning (study 1) and attention (study 2). Study 1 used functional magnetic resonance imaging (fMRI) to investigate the neural basis of object recognition learning under reduced sensory viewing conditions. The key result was that neural responses in the hippocampus to trained object categories were enhanced by perceptual learning. This finding is in line with a recently suggested hippocampal pattern completion signal, which may aid perception by generating more complete percepts from reduced sensory data. Study 2 used fMRI to examine quantitative and qualitative effects of attention on object representations in high-level visual cortex. The results demonstrated that attention led to the amplification of object-related neural activity, which resulted in object representations that were more informative about object identity and more reproducible across presentations. By contrast, the results did not yield evidence for qualitatively different neural representations of objects with and without attention. The third and fourth study investigated the role of self-generated neural feedback signals in perceptual learning. Study 3 employed a somatosensory mismatch roving paradigm and electroencephalography (EEG) to search for neural evidence of “Bayesian perceptual learning”, which refers to the process of updating an internal model of sensory input. The results showed that EEG responses in somatosensory and cingulate cortex were consistent with Bayesian surprise, a marker of Bayesian perceptual learning. Finally, study 4 used fMRI to investigate how the brain improves perception in the absence of external feedback. A correlation of brain activity with predictions of a novel learning model, which utilized internal confidence-based feedback, provided evidence that learning without feedback may be guided by some of the same brain structures—ventral striatum and ventral tegmental area—implicated in learning with external feedback. Together, the results of this thesis provide novel neural evidence for an important role of self-generated modulatory and feedback signals underlying perceptual improvements: (i) a putative pattern completion signal in the hippocampus, (ii) top-down attentional modulation in high-level visual areas, (iii) a sensory surprise signal reflecting the update of internal stimulus models in somatosensory and cingulate cortex, and (iv) a confidence-based feedback signal in the ventral striatum and the ventral tegmental area.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus4-72367
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/5026
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4729
Exam Date: 21-Sep-2015
Issue Date: 2-Oct-2015
Date Available: 2-Oct-2015
DDC Class: 152 Sinneswahrnehmung, Bewegung, Emotionen, Triebe
153 Kognitive Prozesse, Intelligenz
Subject(s): Neurowissenschaften
visuelle Wahrnehmung
perzeptuelles Lernen
Aufmerksamkeit
funktionelle Magnetresonanztomographie
Neuroscience
visual perception
perceptual learning
attention
functional magnetic resonance imaging
Creative Commons License: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/
Appears in Collections:Technische Universität Berlin » Fakultäten & Zentralinstitute » Fakultät 4 Elektrotechnik und Informatik » Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik » Publications

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
guggenmos_matthias.pdf14,42 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DepositOnce are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.